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车牌定位与识别系统,首先将彩色图像转化为256灰度图像,然后用边缘检测和形态学等实现定位,再用神经网络方法实现字符识别.-plates positioning and identification system will first color image into a 256 grayscale image, Then Edge Detection and morphology, and so on to achieve positioning, and then neural network
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车牌检测与识别技术的相关技术：
提出一种梯度增强法对图像边缘进行增强,
该方法主要通过对图像本身信息进行简单梯度变换以突出图像边缘,
并辅以数学形态学中的膨胀法实现牌照的快速定位. 在字符分割部分,
给出了最小面积旋转法以确定牌照的最佳旋转角,
并采用垂直投影法分割牌照中的字符
-License plate detection and recognition technology related technologies: a gradient-enhanced
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车牌定位算法，基于字符轮廓与形态学处理，识别率较高-License plate location algorithm, based on character profiles and morphology, a high recognition rate
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车牌提取以及车牌字符的分割，其中车牌提取用的是投影及数学形态学的-License plate license plate character extraction and segmentation, which is used to extract license plate projection and mathematical morphology Hair
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Based on digital image processing，develop a simulation program for car plate character segmentation, which is required to have image input, image preprocessing, image segmentation and morphology filter functions.to obtain a good result for segmentati
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一个简单易用的车牌自动识别算法，可以从图中自动选择车牌，基于数学形态学完成字符提取，最后经过字符匹配完成车牌识别。-A simple-to-use automatic license plate recognition algorithm can automatically select the license plates from the figure, based on mathematical morphology complete character extraction, and f
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本次作业是在matlab环境中实现的，主要运用了图像处理的基础知识对一张车牌图像进行预处理。如图像转换、图像形态学处理以及图像的边缘检测等来增强图像的对比度。在此基础上利用形态学方法以及投影法相结合来定位图片中的车牌，并将其从图片中剪切出来。最后，将提取出来的车牌字符分割成单个字符并组成新的图像。-This work is implemented in matlab environment, the main use of the basics of image processing on a
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